- 排名
- #112
- 总输出令牌
- 121,415
- 响应时间（平均）
- 18.14s
- 总成本
- $1.345
Grok 4.5 — low 对比 medium
medium 平均分领先，为 7.8 vs 7.8。 low benchmark 成本更低，为 $1.345 vs $2.996。 low 更快，为 18.14s vs 68.44s，通过率为 73.9% vs 79.7%。
已对比模型
- 排名
- #107
- 总输出令牌
- 306,044
- 响应时间（平均）
- 68.44s
- 总成本
- $2.996
推荐模型
low
它的得分接近这里的最高分（7.8 vs 7.8），同时成本比Grok 4.5 (medium)低约 2.2 倍。
详细对比
| 指标 | Grok 4.5 Grok 4.5 low | Grok 4.5 Grok 4.5 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 7.8 | 7.8 |
| 排名 | #112 | #107 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 9.3 | 9.0 |
| 尝试次数 | 69/69 | 69/69 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 73.9% | 79.7% |
| 不稳定测试 | 2 | 3 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 8.404 | 14.430 |
| 总成本 | $1.345 | $2.996 |
| 输入价格 | $2.000 / 1M | $2.000 / 1M |
| 输出价格 | $6.000 / 1M | $6.000 / 1M |
| 缓存读取价格 | $0.300 / 1M | $0.300 / 1M |
| 缓存写入价格 | 不适用 | 不适用 |
| 总输入令牌 | 308,068 | 308,369 |
| 输出令牌 | 9,218 | 7,013 |
| 推理令牌 | 112,197 | 299,031 |
| 响应时间（平均） | 18.14s | 68.44s |
| 响应时间（最大） | 205.28s | 436.38s |
| 响应时间（总计） | 417.21s | 1574.14s |
| 参数量 | ~1.7T 总计 (~170B 激活) | ~1.7T 总计 (~170B 激活) |
| 开放状态 | 闭源 | 闭源 |
缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词；写入会存储提示词，可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#112 SpaceXAI: Grok 4.5
low- 成本
- $0.011
- 时间
- 12.4s
- 令牌
- 2,018 tok
#107 SpaceXAI: Grok 4.5
medium- 成本
- $0.044
- 时间
- 59.4s
- 令牌
- 7,512 tok
按分数排名的模型
分数 vs 总成本
响应时间（平均）
分数 vs 响应时间（平均）
总输出令牌
分数 vs 总输出令牌
类别细分
快速对比
切换对比组合
DeepSeek V4 Flash 0731mediumvsGrok 4.5lowGrok 4.5mediumvsGLM 5.3highQwen3.7 PlusnonevsGrok 4.5lowLing 3.1 FlashhighvsGrok 4.5mediumStep 3.7 FlashmediumvsGrok 4.5lowQwen3.8 2.4T A95BhighvsGrok 4.5mediumQwen3.7 PlusnonevsGrok 4.5mediumGrok 4.5lowvsGLM 5.3highGPT-6 LunahighvsGrok 4.5lowMuse Glimmer 30BhighvsGrok 4.5lowLing 3.1 FlashhighvsGrok 4.5lowQwen3.7 MaxnonevsGrok 4.5medium